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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오성권 (The University of Suwon) 김현기 (The University of Suwon) 김정태 (Daejin University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제62권 제4호
발행연도
2013.4
수록면
544 - 553 (10page)

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In this paper, we propose the pattern classifier of Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) for diagnosis of 3-phase partial discharge. Conventional methods map the partial discharge/noise data on 3-PARD map, and decide whether the partial discharge occurs or not from 3-phase or neutral point. However, it is decided based on his own subjective knowledge of skilled experter. In order to solve these problems, the mapping of data as well as the classification of phases are considered by using the general 3-PARD map and PA method, and the identification of phases occurring partial discharge/noise discharge is done. In the sequel, the type of partial discharge occurring on arbitrary random phase is classified and identified by fuzzy clustering-based polynomial Radial Basis Function Neural Networks(RBFNN) classifier. And by identifying the learning rate, momentum coefficient, and fuzzification coefficient of FCM fuzzy clustering with the aid of PSO algorithm, the RBFNN classifier is optimized. The virtual simulated data and the experimental data acquired from practical field are used for performance estimation of 3-phase partial discharge pattern classifier.
#Radial basis function neural networks #Fuzzy C-means clustering #Subtractive clustering #Particle swarm optimization #3-PARD(3-Phase Amplitude Relation Diagram) #PA(Pulse Analysis)

목차

Abstract
1. 서론
2. 3-PARD map과 PA map를 이용한 데이터 클러스터링
3. 클러스터링 기반 방사형 기저 함수 다항식 신경회로망의 구성
4. 학습방법 및 최적화 과정
5. 실험 결과 및 고찰
6. 결론
감사의 글
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - A. Kandal / 1992 / Fuzzy Inference and Its Application to Control Systems / Fuzzy Sets and Systems 48 (1) : 99 ~ 111 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Z-B. Xu / 2004 / A Comparative Study of Two Modeling Approaches in Neural Network / Neural Networks 17 (1) : 73 ~ 85 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - L. Sanchez / 2009 / Genetic Learning of Fuzzy Rules based on Low Quality Data / Fuzzy Sets and Systems 160 (17) : 2524 ~ 2552 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - S. Kiranyaz / 2009 / Evolutionary Artificial Neural Networks by Multi-dimensional Particle Swarm Optimization / Neural Networks 22 (10) : 1448 ~ 1462 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - A. A. Frolov / 2007 / A Boolean Factor Analysis by Attractor Neural Network / IEEE Trans. Neural Networks 3 : 698 ~ 707 google schola

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